國際航空公司管理報表自動化

管理部每天花時間複製、篩選 Excel 才能產出營收報表。我們先盤點報表背後的會計邏輯，再以 Databricks on AWS 建立數據中台，讓報表 T+1 自動更新與派送，也為後續 AI 應用打好資料基礎。

項目	內容
產業	航空
服務	數據中台與資料工程、報表自動化
技術	Databricks on AWS、Amazon S3、MS SQL、Power BI
成果	每日人工作業從約 2 小時降為 0、每月省下約 40 小時、報表 T+1 自動派送

背景與挑戰

• 管理部每天手動從營收管理系統複製數據到 Excel，耗時又仰賴特定人員。
• 訂單篩選與跨日營收認列靠人工調整，邏輯繁瑣、容易出錯。
• 靜態 Excel 公式無法支撐航線、航點、機型等多維度分析，主管難以下鑽找出原因。

我們的做法

依 Datas 的四步方法：先把數據打底，再交付應用，最後持續維運。

1. 數據盤點：逆向解析 Excel 隱藏公式、會計認列邏輯與 Stored Procedure，產出資料字典與 ETL 規格書，把只存在少數人經驗裡的規則文件化。
2. 建置中台：以 Databricks on AWS 建立 Bronze／Silver／Gold 三層架構，匯入十餘年歷史資料，並以星狀模型取代 Excel 的 VLOOKUP 與樞紐分析。
3. 報表應用：以 Power BI 開發高階決策看板與每日營運報表，支援航點、機型篩選與下鑽。
4. 維運優化：每日排程自動擷取、計算並寄送報表，管理部不再需要人工介入。

成果

• 報表由每日人工製作改為 T+1 自動更新與派送，每天約 2 小時的人工整理歸零，每月省下約 40 小時。
• 建立管理部單一事實來源，各單位看到的營收數字一致。
• 十餘年歷史資料進入雲端中台，可依航點、機型多維度分析與下鑽。
• 雲端數據架構已可直接延伸到 LLM 與 Copilot 等 AI 應用。

效益	導入前	導入後
每日報表人工作業	約 2 小時	0（全自動）
報表送達	人工整理後寄出，時間不固定	每日早上自動寄送（T+1）
分析維度	單一靜態 Excel 報表	航點、機型等多維度篩選與下鑽
數字口徑	各單位各自計算	單一事實來源

相關服務與延伸應用

• 數據中台與資料工程：本案核心，從邏輯盤點、三層式架構到自動化管線。
• AI 智能助理：可建立在同一套中台上，讓主管用一句話查詢營收與航線表現。
• AI Agent 流程自動化：可延伸為關鍵數字異常時自動通知負責人。